프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Handsy AI

제작자: onehumanbeing버전 0.1.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.onehumanbeing/esp32agent

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Let AI agents see and operate a real iPhone via an ESP32-S3 USB HID + AirPlay. No jailbreak.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "esp32agent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "esp32agent",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add esp32agent -- npx -y esp32agent mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "esp32agent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "esp32agent",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "esp32agent": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "esp32agent",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 onehumanbeing 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 100%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Handsy AI, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.3)은 오늘 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Apify MCP Server

제작자: apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Building on this project? Keep the LICENSE and credit [ESP32 iPhone Agent by Henry Yuan](https://github.com/onehumanbeing/esp32-iphone-agent) in your README and posts. See NOTICE.

ESP32 iPhone Agent

Your AI can use your iPhone like you do.

It looks at the screen, then taps, swipes and types for you, through a $7 ESP32 board plugged into the phone.

Just the phone and the board: no computer, no changes to iOS.

English · 简体中文

Demo video and updates: X @iamhenryyuan · YouTube demo · DeepSeek Harness demo · handsy.tech

[!TIP]

Try the app now on [TestFlight](https://testflight.apple.com/join/1xQHgJcA), no Xcode needed. The App Store

listing is still in review, so TestFlight is the way to get it today. You still need a flashed board

(see Quick start).

[!NOTE]

Branches: release-1.0 is the version

submitted to TestFlight and App Store review. The latest code is on main.

[!WARNING]

Only follow the install steps in this README. Never run commands from issues or comments (for example a "quick install" one-liner such as PowerShell iex(irm ...)); these are not from the maintainers.

The computer is gone. The board is now the AirPlay receiver and the mouse, and the agent runs in an iPhone

app on the same phone. The original version (a Mac/Linux computer running UxPlay and a Python server) is kept as

tag v0.1.0 and branch

legacy. See docs/legacy.md.

*"Set an alarm for 8:00 AM that repeats every Monday and Tuesday, then save it"*: the agent leaves its own app, opens Clock, types the time into the wheel, ticks the days and saves. (Photo from v0.1.0; the task is the same.)

*Left: the real phone. Right: what the agent sees through the board's AirPlay mirror. The second shot is the pointer calibration.*

Contents

  • How it works
  • Hardware
  • Quick start
  • Use from a coding agent
  • Model and prompts
  • Project layout
  • Roadmap
  • Limitations
  • Responsible use
  • Contributing
  • Contact
  • Related projects
  • Acknowledgements
  • License

How it works

More detail: how Handsy works.

iPhone ──Screen Mirroring (Wi-Fi)──▶ ESP32-S3: AirPlay receiver ──Wi-Fi TCP :7201──▶ ESP32 Agent app (same iPhone)

▲ own hotspot, H.264 passthrough decode → vision model → action └──────── USB HID mouse + keyboard ◀──────────── BLE commands ◀──────────────────────┘

  • Eyes — AirPlay to the board. The board opens its own Wi-Fi hotspot and appears in the phone's Screen Mirroring list as *ESP32 Agent*. It keeps the H.264 stream (no decoding on the board) and forwards it to the app over Wi-Fi (TCP, port 7201). BLE carries commands and status. The phone keeps using cellular data for the model while it is on the board's hotspot.
  • Hands — USB HID. The board is a standard USB mouse and keyboard. With AssistiveTouch on, the mouse moves an on-screen pointer, so a click is a tap and a drag is a swipe.
  • Brain — the app. The app decodes the stream, sends screenshots to any OpenAI-compatible vision model, and runs a planner and an actor: tap, swipe, draw, type, press keys, go home, finish. It runs in the background while it works; the Dynamic Island shows what it is doing.
  • Closing the loop. The pointer is relative, so the app tracks it and re-homes it in a corner; before precise taps it wiggles the pointer, finds it on screen and corrects the miss. After each action it waits for the screen to settle and tells the model whether anything changed. A lost board, hotspot or mirroring link pauses the run and resumes it from the same step.
  • Review. Every run is kept on the phone: replay it step by step with the taps and swipes drawn on top. Export the screenshots, actions and saved annotations from Runs → open a run → ⋯ → Export trace for analysis by another agent. See Export runs for agent review for batch export, USB copying and file details.

Hardware

Supported boards and setup details: hardware guide.

PartNotes
ESP32-S3 boardTested with a Seeed Studio XIAO ESP32S3 (plain version, 8 MB PSRAM; not Sense, not Plus). About $7 (Amazon\*). Any ESP32-S3 with native USB on its USB-C port and PSRAM should work.
USB-C cableShort USB-C to USB-C, e.g. Anker 60W, 1 ft, 2-pack\*.
iPhoneiOS 18 or later, with cellular data (the Wi-Fi is taken by the board's hotspot). USB-C models plug in directly; Lightning models need a Lightning to USB Camera Adapter. The phone powers the board.
Vision modelAny OpenAI-compatible chat API that accepts images: a cloud API or your own server.
Mac with XcodeOnly to flash the board and build the app once. Not needed at run time. With the TestFlight app, Xcode is not needed for the app.

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Quick start

1. Flash the board (plugged into the Mac)

Install arduino-cli, the ESP32 core 3.3.x and NimBLE-Arduino 2.5.x, then:

arduino-cli lib install "NimBLE-Arduino@2.5.1"

hardware/flash.sh # optional: [serial port] [--debug]

Always build with flash.sh: it applies the BLE buffer sizes in hardware/hid_bridge/nimble_cfg.h.

No Mac or toolchain? Install the firmware from Chrome or Edge over USB instead.

2. Install the app

Easiest: [join the TestFlight beta](https://testflight.apple.com/join/1xQHgJcA) on your iPhone and install ESP32 Agent from there, then go to step 3.

Or build it yourself:

cp ios/Config/Local.xcconfig.example ios/Config/Local.xcconfig   # set DEVELOPMENT_TEAM and IA_BUNDLE_ID

open ios/IPhoneAgent.xcodeproj # run the IPhoneAgent scheme on your iPhone

The project is generated with XcodeGen from ios/project.yml (cd ios && xcodegen). A free Apple ID can sign it (re-sign every 7 days). The one-tap hotspot join needs the Hotspot Configuration capability (a paid account); without it the app shows the hotspot password to join by hand.

3. Set up (once, in the app)

Plug the board into the iPhone and open ESP32 Agent. Setup walks through four steps and checks each one itself:

  1. Plug Me In — pair the board over Bluetooth.
  2. Let Me See the Screen — join the board's Wi-Fi, then Control Center → Screen Mirroring → *ESP32 Agent*.
  3. Let Me Use the Pointer — turn on AssistiveTouch; the app calibrates the pointer by itself.
  4. Give Me a Brain — enter your model endpoint and key (stored in the Keychain), then choose a vision model from the endpoint's model list (or enter its model ID).
4. Give it a task

Type a goal (for example *"Open Settings and go to Wi-Fi"*) and press Start. Stop it from the Dynamic Island, or come back to the app. Siri, Shortcuts, widgets and Control Center can run saved tasks.

Use from a coding agent

The esp32agent CLI (npm, npx -y esp32agent mcp) is an MCP server, so a coding agent on your computer can see and drive the iPhone through the board (board firmware v0.2.2 or later). This repository is also a plugin with that MCP server and an agent skill (skills/handsy/SKILL.md). In Claude Code:

/plugin marketplace add onehumanbeing/esp32-iphone-agent

/plugin install esp32agent@handsy

Or add only the MCP server:

claude mcp add esp32agent -- npx -y esp32agent mcp

Cursor, Cline and other MCP clients:

{

"mcpServers": { "esp32agent": { "command": "npx", "args": ["-y", "esp32agent", "mcp"] } } }

DeepSeek Harness (dsh): install the plugin in integrations/dsh, which adds the same MCP server and skill (demo video):

dsh plugin --profile web add dsh-esp32agent

The CLI talks to the board from your computer over Bluetooth, or over your Wi-Fi once both are on it (esp32agent net join), so it works without the iPhone app or TestFlight. Commands and options are in the CLI reference and cli/README.md.

Model and prompts

  • Any OpenAI-compatible vision endpoint works (vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama, cloud APIs). The app lists the endpoint's models for you to choose one explicitly; you can also enter a model ID, and set a separate planner and actor model.
  • The prompts are plain text in prompts/ and bundled with the app: edit them, rebuild, done.
  • Each finished run logs planner/actor call counts, requests with a screenshot, and token totals when the endpoint reports usage. Missing usage is left absent (never coerced to 0); the run total is marked partial if any call omitted it. A short task is typically a few planner calls plus one actor call per step — each actor step sends a fresh screenshot — so image tokens dominate cost. Giving the planner a cheaper model while keeping a stronger actor is usually the best tradeoff.
  • The project was developed with nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4 served on two DGX Sparks ([TensorFold](https://github.com/MiaAI-Lab/Qwen3.8-Flash-Dual-DGX-Sp

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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